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基于RS数据的黄河三角洲湿地信息提取及湿地动态变化研究 被引量:13

STUDY ON EXTRACTION OF YELLOW RIVER DELTA WETLAND BASED ON RS DATA AND ANALYSIS OF WETLAND DYNAMIC CHANGES
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摘要 本文采用分层分类和决策树分类方法,对黄河三角洲1986、1996、2009年3个时期Land-sat-TM数据进行了处理,提取了黄河三角洲湿地信息,分析了三角洲湿地20年间的动态变化。结果表明,湿地变化整体呈先增多后减少的趋势,其中人工湿地比重不断增加,面积增加最多的是盐田湿地,减少最多的是滩涂湿地,土地盐碱化加重;采用分层提取湿地信息的方法精度达到90%,结果优于监督分类和非监督分类。 In this paper, evolution of the Yellow River delta wetland was carried out based on remote sensed data in 1986, 1996, and 2009 with hierarchical classification and decision tree model. The results show that areas of wetland increase initially and decrease afterwards, the proportion of the constructed wetlands has always been increasing, areas of salina wetlands increase most, and tidal flats reduce least. And wetland salinization has aggravated. The ac-curacy based on hierarchical classification can reach to 90%, superior to traditional super-vised classification and unsupervised classification.
出处 《海洋湖沼通报》 CSCD 北大核心 2012年第1期100-109,共10页 Transactions of Oceanology and Limnology
基金 中国水产科学研究院院本级基本科研业务费专项资金(2009C011)资助
关键词 黄河三角洲 分层分类法 决策树模型 动态变化 Yellow River Delta hierarchical classification decision tree model dynamicchanges
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